{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 第五周 推荐系统\n",
    "\n",
    "## 问题描述\n",
    "\n",
    "#### 1. 实现基于用户的协同过滤；\n",
    "\n",
    "### 2. 实现基于物品（活动）的协同过滤；\n",
    "\n",
    "#### 3. 实现基于模型（矩阵分解/LFM）的协同过滤。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 思路：\n",
    "# （1）准备数据：从训练集中，获取用户与活动的评价矩阵，兴趣的为1，不感兴趣的-1，未评价的为-0.1（借鉴同学思路），以及获取活动参与人字典usersForEvent\n",
    "# （2）循环测试集的用户u和需要推荐评价的活动e，\n",
    "#         从活动e参与人usersForEvent[e]得到用户集，用于计算用户相似度。不做是否是朋友的判断，因为这样做了数据太少，其实是需要考虑的，至少是朋友，权重值大\n",
    "#         不做：--从朋友集中，找用户的朋友（认为朋友对活动e都有评价，不再过滤只留下真实有评价的用户），利用“用户--活动”评价矩阵数据，计算当前用户与朋友的相似度\n",
    "# （3）留下相识度>=0.6的朋友，参与推荐评价计算。\n",
    "# （4）推荐评价计算完毕，输出保存评价结果"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 2",
   "language": "python",
   "name": "python2"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 2
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython2",
   "version": "2.7.14"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}
